引自免费微信小程序：皆我百晓生
在 stata 17 中，执行 crtrees 函数（适用于回归树）并查看缺失值时，可能会遇到两种情况：
- 第一行代码显示缺失值：这可能是因为第
option参数没有被正确设置为'tree'，这通常是在命令行界面中使用的默认选项。在 Stata 中，如果你尝试通过命令行界面输入命令，且未将option参数设置为'tree'，那么 Stata 将尝试使用默认的回归树模型 (regression trees) 来计算特征和预测变量之间的关系。
例如，假设你的命令如下：
options option='tree'
srtree price trunk weight length foreign gear_ratio, seed(12345)
此时，如果 option 参数未设置为 'tree'，Stata 将使用默认的回归树模型进行分析，并尝试推断参数值（例如，权重和长度）。然而，由于某些外生变量（例如外国齿轮比率）是连续值而不是离散值，因此 Stata 将无法直接用连续数据集中的观察值估计它们，而是需要通过计算离散嵌套特征（foreign gear_ratio）与连续观测值之间相关性来估计这些数值。
为了解决这个问题，你需要确保将 option 参数设置为 'tree'。以下是如何进行操作的步骤：
- 在命令行界面中，转到
data目录并切换到要分析的数据文件（price,trunk,weight,length, 和foreign gear_ratio）。 - 删除
option参数前面的逗号，以便将其设置为'tree'。例如，如果你将option替换为tree，你会看到修改后的命令：
options option='tree', seed(12345)
这样，Stata 就将会在解析数据时使用回归树模型，从而处理缺失值问题。
- 保存并关闭所有打开的 Stata 文件以确保更改生效。然后重新加载数据并应用这个调整后的选项。
例如，在 Stata 中执行上述操作后，当你再次运行 srtree 命令，你应该能看到缺失值已经被忽略，表示回归树成功地估计了连续变量和嵌套特征之间的关系。如果你想绘制回归树的图形，可以使用 crtree 函数的标准输出，或者在数据文件本身或命令行界面中运行 plot srtree 命令。以下是一个示例代码片段，用于绘制回归树：
plot srtree price trunk weight length foreign gear_ratio, seed(12345)
这将在工作目录中创建一个基于以上数据的回归树图形，包含参数 option 的值以及各部分的解释。
注意，代码以 code 格式提供，其中包含了必要的假设和调整选项（即 option='tree'），以及你所需的回归树图形绘制命令。实际使用时，你可能需要根据具体数据格式和目标图形类型（如线性回归、分类回归、决策树等）进行相应的调整。
